## SISTEM REKOMENDASI PROSES KELULUSAN MAHASISWA BERBASIS ALGORITMA KLASIFIKASI C4.5
Mujib Ridwan 1)
1 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri (UIN) Sunan Ampel Surabaya email: mujibrw@uinsby.ac.id

## Abstract
Graduation  is  a  series  of  processing  stages  that  must  be  passed  by  each  student,  one  of  graduation requirement must complete the courses with a pre-determined amount, carrying out field work practice, research proposal exam, final exam and must complete several requirements and other requirements which are set by the college. This process should be completed within the allotted time, if not, the student will  be  drop-out  declared.  Therefore,  it  needs  a  system  that  can  predict  and  evaluate  the  history  of student course that history has been made to optimize the learning process of the next lecture. Input of this system is the master's student, student academic data, and historical data subjects which has been pursued by the student. The input data will be processed by using the techniques of data mining with C4.5  algorithm.  The  outputs  of  this  system  of  classification  is  in  the  form  of  students'  academic performance that predicted their graduation and providing recommendations for graduation process timely or in the most appropriate time with the optimal result based on historical subjects that have been taken. Testing on training data student sets produced values of precision, recall, and accuracy for C4.5 mining respectively 100%, 50%, and 75%.
Keywords: graduation, recoomendations, and c4.5 algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Pada  perguruan  tinggi,  mahasiswa  menjadi salah  satu  parameter  penting  dalam  evaluasi penyelenggaraan  program  studi.  Monitoring absensi  kehadiran  mahasiswa,  prestasi  yang dicapai  mahasiswa,  peningkatan  kompetensi mahasiswa,  rasio  kelulusan  terhadap  jumlah total  mahasiswa,  dan  ketercapaian  profil lulusan,  seharusnya  mendapatkan  perhatian yang  serius.  Kuota  mahasiswa  yang  diterima setiap  tahun  semakin  bertambah,  namun  tidak semua  mahasiswa  dapat  lulus  tepat  waktu sesuai dengan masa studi yang telah ditentukan, sehingga  mengakibatkan  penumpukan  jumlah mahasiswa yang tidak lulus sesuai dengan masa studinya.
Kelulusan  merupakan  rangkaian  tahapan proses  yang  harus  dilalui  oleh  setiap mahasiswa,  diantaranya  harus  menyelesaikan jumlah  matakuliah  yang  telah  ditentukan, melaksanakan  kerja  praktik,  seminar  proposal penelitian,  seminar  tugas  akhir  dan  harus memenuhi beberapa persyaratan serta ketentuan  lain  yang  telah  ditetapkan  oleh perguruan tinggi. Proses ini harus diselesaikan dalam jangka waktu yang telah ditentukan, jika tidak  maka  mahasiswa  tersebut  dinyatakan drop-out . Karena itu, perlu adanya sistem yang dapat  memprediksi  kelulusan  mahasiswa  dan
mengevaluasi  histori  matakuliah  yang  telah ditempuh untuk mengoptimalkan proses perkuliahan berikutnya.
Dari identifikasi masalah di atas, diperlukan sebuah  sistem  untuk  membantu  mahasiswa dalam memprediksi masa studinya dengan cara mengevaluasi  kinerja  pada  tahun  pertama  dan atau  tahun  kedua.  Dari  hasil  prediksi  tersebut kemudian  dianalisis  untuk  dijadikan  dasar rekomendasi kepada mahasiswa dalam mengambil  keputusan  perencanaan  proses perkuliahan yang akan dijalani.
Algoritma C4.5 adalah salah satu algoritma klasifikasi  yang  populer  pada  kelompok algoritma  pohon  keputusan  (Moertini,  2007). Algoritma C4.5 merupakan pengembangan dari algoritma Iteractive  Dichotomiser 3  atau Induction of Decision 3 (ID3) yang diperkenalkan dan dikembangkan pertama kali oleh  J.  Ross  Quinlan  pada  tahun  1979. Dibandingkan  dengan  algoritma  yang  lain, algoritma  C4.5  memiliki  kelebihan  utama karena  dapat  menghasilkan  model  berupa pohon atau aturan yang mudah diinterpretasikan  dan  dikonversi  ke  aturan- aturan Structure  Query  Language (SQL), memiliki  tingkat  akurasi  yang  dapat  diterima, dapat  menangani  atribut  bertipe  diskret  dan
numerik,  dan  efisien  dalam  menangani  atribut bertipe diskret (Han  dan Kamber, 2006).

## 2. KAJIAN LITERATUR DAN PEGEMBANGAN HIPOTESIS

## Kajian Literatur
Erdogen dan Timor (2005) dalam penelitiannya  mengemukakan  bahwa  data mining adalah teknologi yang digunakan dalam disiplin ilmu yang berbeda-beda untuk mencari hubungan  yang  signifikan  antara  variabel dalam set data yang besar. Dalam penelitian ini, dikonsentrasikan  pada  penerapan  data  mining di  lingkungan  pendidikan.  Hubungan  antara data induk mahasiswa dan keberhasilan mereka dipelajari  dengan  teknik  analisis  klaster  dan algoritma  k-means.  Hasil  yang  didapatkan adalah  penggunaan  teknik  data  mining  dalam pendidikan  dapat memberikan informasi tentang  temuan  yang  lebih  bervariasi  dan signifikan,  serta  dapat  meningkatkan  kualitas pendidikan
Dalam jurnal IEEE tentang Model Prediksi Kinerja Akademik menggunakan Data Mining tahun  2011  yang  dilakukan  oleh  Garcia  dan Mora  (2011)  memberikan  penjelasan  secara rinci proses dan hasil penelitian tersebut dengan mengaplikasikan pada data mahasiswa di tahun pertama.  Disimpulkan  bahwa  prediksi  untuk kelompok  rendah  dan  tinggi  memiliki  akurasi persentase  yang  signifikan  dalam  beberapa kasus,  melebihi  70%  jika  Naive  Bayes Classifier  digunakan.  Hal  ini  menunjukkan bahwa untuk mendapatkan model prediksi yang baik  adalah  sangat  mungkin.  Sebagai  contoh, dapat digunakan untuk mendeteksi mahasiswa yang  memiliki  kinerja  rendah  dan  mengambil keputusan  yang  tepat  bahkan  sebelum  proses perkuliahan  dimulai.  Hal  ini  juga  dapat digunakan  untuk  mendeteksi  mahasiswa  yang memiliki kinerja tinggi agar mereka memperoleh layanan pendidikan yang sesuai.
Pada  Tahun  2012,  Shovon  Dan  Haque melakukan  penelitian  untuk  memprediksi kinerja akademik mahasiswa dengan menerapkan  algoritma  K-Means  clustering. Dalam penelitian ini dilakukan proses evaluasi terhadap  faktor  penilaian  mahasiswa  seperti kuis,  tugas, middle-test dan final-test. Setelah proses clustering, mahasiswa akan dikelompokkan  ke  dalam  tiga  kategori,  yaitu kategori  mahasiswa  yang  memiliki  kinerja tinggi,  sedang,  dan  rendah.  Penelitian  ini diharapkan akan menghasilkan informasi yang
dapat  membantu  pendidik  untuk  mengurangi rasio  drop-out  dan  meningkatkan  kinerja mahasiswa  dengan  mengambil  langkah  yang tepat pada waktu yang tepat untuk meningkatkan kualitas pendidikan.
Kabakchieva (2012) juga melakukan penelitian untuk memprediksi kinerja mahasiswa  namun  menggunakan  algoritma klasifikasi  dalam  teknik  data  mining  yang dilakukan di salah satu universitas terkenal dan bergengsi di Bulgaria.  Penelitian  ini bertujuan utama  untuk  mengungkapkan  potensi  dari aplikasi  data  mining  untuk  manajemen universitas,  memberikan  kontribusi  untuk mempromosikan universitas secara efisien, dan memperoleh  calon  mahasiswa  sesuai  dengan kategori  yang  diinginkan.  Penelitian  ini difokuskan  pada  pengembangan  model  data mining untuk memprediksi kinerja mahasiswa, berdasarkan  pada  data  pribadi  mereka,  pra- universitas dan karakteristik kinerja universitas.  Dataset  yang  digunakan  untuk tujuan  penelitian  meliputi  data  tentang mahasiswa  dalam  tiga  tahun  berturut-turut. Beberapa  algoritma  tentang  data  mining klasifikasi yang terkenal, meliputi decision tree classifier, neural network, dan nearest neighbour  classifier  akan  diterapkan  pada dataset  yang  kemudian  akan  dianalisis  dan dibandingan  hasil  kinerja  masing-masing algoritma.
Ridwan,  Suyono,  dan  Sarosa  (2013) menyebutkan  bahwa  faktor  yang  paling berpengaruh  dalam  penentuan  klasifikasi kinerja  akademik  mahasiswa  yaitu  jenis kelamin,  Indeks  Prestasi  (IP)  semester  1,  IP semester  4,  Indeks  Prestasi  Komulatif  (IPK). Sehingga faktor-faktor tersebut dapat digunakan  sebagai  bahan  evaluasi  bagi  pihak pengelola perguruan tinggi.

## Hipotesis
Penerapan  data  mining  menggunakan algoritma  C4.5  dapat  digunakan  untuk mengelompokkan kinerja akademik mahasiswa ke  dalam    kategori  “lulus  tepat  waktu”  atau “lulus tidak tepat waktu”. Kemudian dari hasil pengelompokan tersebut, sistem akan memberikan rekomendasi solusi untuk memandu  mahasiswa  lulus  dalam  waktu  yang paling  tepat  dengan  nilai  optimal.  Sistem  ini juga  akan  mempermudah  pihak  pengambil kebijakan dalam mengevaluasi kinerja akademik mahasiswa, sehingga dapat dijadikan bahan pertimbangan dalam mengambil
keputusan  untuk  mengoptimalkan  proses kelulusan mahasiswa.

## Algoritma Klasifikasi C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  salah  satu algoritma  yang  dapat  digunakan  dalam pembentukan  pohon  keputusan.  Algoritma C4.5 merupakan pengembangan dari algoritma Iteractive  Dichotomiser  3  atau  Induction  of Decision  3  (ID3)  yang  diperkenalkan  dan dikembangkan  pertama  kali  oleh  J.  Ross Quinlan  pada  tahun  1979.  Dalam  prosedur algoritma  ID3,  input  berupa  sampel  training, label  training,  dan  atribut.  Idenya  adalah membuat  pohon  dengan  percabangan  awal adalah  atribut  yang  signifikan.  Maksud signifikan  adalah  yang  paling  bisa  mempartisi antara keputusan ya atau tidak.
Algoritma  ID3  dikembangkan  lagi  menjadi algoritma C4.5. Sebagai bentuk pengembangan dari  ID3,  algoritma  C4.5  memiliki  beberapa keunggulan antara lain:
 Mampu  menangani  atribut  dengan  tipe diskret atau kontinu.
 Mampu  menangani  atribut  yang  kososng (missing value).
 Dapat memangkas pohon.
Algoritma ID3 dan C4.5 dikembangkan lagi oleh  J.  Ross  Quinlan  menjadi  algoritma  C5.0. Dibandingkan dengan algoritma pendahulunya, algoritma C5.0 memiliki beberapa keunggulan fitur di antaranya:
 Algoritma C5.0 dirancang untuk menganalisis  basis  data  subtansial  yang berisi  puluhan  sampai  ratusan  record  dan satuan  hingga  ratusan  field  numerik  dan nominal.
 Untuk  memaksimumkan  tingkat  penafsiran pengguna  terhadap  hasil  yang  disajikan, maka  klasifikasi  algoritma  C5.0  disajikan dalam  dua  bentuk,  menggunakan  pohon keputusan dan sekumpulan aturan IF-THEN yang lebih mudah untuk dimengerti.
 Algoritma C5.0 mudah digunakan dan tidak membutuhkan  pengetahuan  tinggi  tentang statistik atau machine learning .
Meskipun  sebagai  bentuk  pengembangan dari  algoritma  C4.5,  penggunaan  algoritma C5.0 masih memiliki frekuensi yang lebih kecil dibandingkan dengan algoritma C4.5. Menurut Murtini  (2007)  Algoritma  C4.5  adalah  salah satu  algoritma  klasifikasi  yang  populer  pada kelompok algoritma pohon keputusan.
Dibandingkan  dengan  algoritma  yang  lain, algoritma  C4.5  memiliki  kelebihan  utama karena  dapat  menghasilkan  model  berupa pohon atau aturan yang mudah diinterpretasikan  dan  dikonversi  ke  aturan- aturan  Structure  Query  Language  (SQL), memiliki  tingkat  akurasi  yang  dapat  diterima, dapat  menangani  atribut  bertipe  diskret  dan numerik,  dan  efisien  dalam  menangani  atribut bertipe diskret (Han  dan Kamber, 2006) Menurut  Kusrini  dan  Luthfi  (2009),  secara umum  algoritma  C4.5  untuk  membangun pohon  keputusan  dalam  data  mining  adalah sebagai berikut:
 Pilih atribut sebagai simpul akar.
 Buat cabang untuk tiap-tiap nilai.
 Bagi kasus dalam cabang.
 Ulangi  proses  untuk  setiap  cabang  sampai semua  kasus  pada  cabang  memiliki  kelas yang sama.
Untuk memilih atribut sebagai simpul, baik simpul  akar  atau  simpul  internal  didasarkan pada  nilai  Gain  tertinggi  dari  atribut-atribut yang  ada.  Untuk  menghitung  nilai  Gain digunakan  rumus  seperti  tertera  dalam Persamaan  di  bawah  ini.  Nilai  Gain  berguna untuk  mengukur  efektivitas  atributnya  dalam proses klasifikasi.
Gain ( S,A ) =Entropy ( S ) - ∑ | S i | | S | n i=1 *Entropy ( S i )
dengan:
S : himpunan kasus
A  : atribut n : jumlah partisi atribut A | S i | : jumlah kasus pada partisi ke-i | S | : jumlah kasus dalam S.
Untuk  menghitung  nilai  Entropy  dapat dilihat  pada  Persamaan  berikut  ini.  Entropy digunakan  sebagai  suatu  parameter  untuk mengukur keragaman dari suatu sampel.
Entropy ( S ) = ∑ - n i=1 pi*log 2 pi
dengan: n : jumlah partisi S pi  : proporsi dari S i terhadap S

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Data
Pada  penelitian  ini  akan  digunakan  data sekunder, yaitu data yang berasal dari referensi atau data dummy.  Data tersebut meliputi: 1. Data training dan data testing Data  ini  memiliki  atribut  NIM,  jenis kelamin,  asal  sekolah,  jalur  masuk,  nilai ujian nasional, gaji orangtua, IP semester 1- 4, IPK semester 1-4, dan keterangan lulus.
2. Data riwayat akademik Data  ini  memiliki  atribut  NIM,  kode
matakuliah,
nama matakuliah, sks matakuliah,  tahun  akademik,  semester akademik, nilai matakuliah, dan keterangan

## Teknik Pengumpulan Data
Bahwa  untuk  memperoleh  data  yang menunjang penelitian ini, maka akan digunakan teknik dalam pengumpulan data, yaitu : 1. Teknik Observasi Observasi  mengamati  dengan  panca  indera manusia  (penglihatan  dan  pendengaran) untuk menangkap gejala yang diamati. Apa yang ditangkap tadi, dicatat dan selanjutnya catatan tersebut dianalisis. Observasi bertujuan untuk menjawab masalah penelitian, peneliti terlebih dahulu melakukan  pengamatan/observasi,  yakni mengamati gejala yang diteliti.
2. Teknik Wawancara Teknik  wawancara  yang  dipergunakan peneliti  adalah  teknik  wawancara  tidak terstruktur,  artinya  pedoman  wawancara yang  hanya  memuat  garis  besar  yang  akan ditanyakan. Tentu saja kreativitas
pewawancara  sangat  diperlukan,  bahkan hasil  wawancara  dengan  jenis  pedoman  ini lebih banyak bergantung dari pewawancara. Pewawancaralah sebagai pengemudi jawaban responden (Arikunto, 2006).
Teknik  wawancara  ini  bertujuan  untuk mendapatkan data tentang kegiatan percakapan  antara  pewawancara  dan  yang diwawancarai  dengan    maksud  untuk mendapatkan  informasi  mengenai  hal  yang berkaitan  dengan  proses  kelulusan  dan evaluasi kinerja akademik mahasiswa.
3. Teknik Dokumentasi Teknik  dokumentasi  adalah  mencari  data mengenai hal-hal atau variabel yang berupa catatan,  transkrip,  buku,  surat    kabar, majalah, prasasti, notulen rapat, agenda, dan sebagainya  (Arikunto,  2006).  Hal  ini dilakukan untuk memperoleh hasil dokumentasi yang ada pada proses
kelulusan  dan  evaluasi  kinerja  akademik mahasiswa.
Dokumen  dan record digunakan  untuk keperluan  penelitian  karena  alasan-alasan yang  dapat  dipertanggungjawabkan,  yaitu: Dokumen  dan record digunakan  karena merupakan sumber yang stabil dan mendukung;  Berguna  sebagai  bukti  untuk pengujian.

## Definisi Operasional Variabel
Secara garis besar variabel yang digunakan dalam penelitian meliputi data pribadi, data pra- universitas,  data  nilai  ujian,  dan  data  indeks prestasi.  Maka  dari  itu,  pada  penelitian  ini ditetapkan variabel-variabel yang akan digunakan adalah sebagai berikut:
 Jenis  kelamin:  bernilai  Laki-laki  atau Perempuan.
 Asal sekolah: bernilai SMA, SMAN, SMK, SMKN, MA, atau MAN.
 Jalur  masuk:  bernilai  SNMPTN,  Mandiri atau Undangan.
 Nilai  UNAS:  bernilai  rendah,  sedang,  atau tinggi.
 Gaji  orang  tua:  bernilai,  rendah,  sedang, atau tinggi.
 IPS1,  IPS2,  IPS3,  dan  IPS4:  bernilai  A,  B, C, atau D
 IPK semester 1 sampai 4: bernilai A, B, C, atau D.
 Keterangan lulus: bernilai lulus tepat waktu atau lulus tidak tepat waktu
 Nilai  matakuliah: bernilai A, B, C, D, atau E.
Pertimbangan  dalam  penetapan  pemilihan variabel-variabel  tersebut  didasarkan  bahwa nilai  untuk  masing-masing  variabel  tidak banyak  bervariasi.  Karena  itu,  diharapkan mahasiswa  yang  masuk  dalam  satu  klasifikasi nilai variabel tersebut cukup banyak.  Misalnya variabel  “Asal  Sekolah”  jumlah  nilai variabelnya  ada  enam,  yaitu  SMA,  SMAN, SMK,  SMKN,  MA,  atau  MAN,  sehingga jumlah  mahasiswa  dengan  nilai  variabel tersebut cukup banyak. Maka dari itu, variabel seperti “Nama Mahasiswa” dan “Alamat Asal” tidak  dipilih  karena  jumlah  nilai  variabelnya cukup banyak.

## Pemodelan Sistem
Langkah  yang  harus  dilakukan  untuk menangkap kebutuhan pengguna adalah memodelkan sistem dengan menggunakan use
case  diagram.  Diagram  ini  menggambarkan tingkah laku sistem yang akan dibuat. Use case diagram mendeskripsikan sebuah interaksi satu atau  lebih  aktor  dengan  sistem  yang  akan dibuat.  Secara  garis  besar,  use  case  diagram dalam  sistem  ini  digunakan  untuk  mengetahui fungsi  apa  saja  yang  ada  di  dalam  sistem  dan siapa saja yang memiliki hak akses menggunakan fungsi-fungsi itu.
Gambar 1 Use Case Diagram
Dari  Gambar  1  dapat  diketahui  use  case diagram dari sistem ini terdiri atas:
 Actor,  merupakan  pengguna  sistem  yang dapat  berupa  orang,  proses,  hardware,  atau sistem lain yang berinteraksi dengan sistem yang  akan  dibuat  dan  berada  diluar  sistem yang  akan  dibuat  itu  sendiri.  Aktor  dapat memasukan informasi ke sistem, menerima informasi  dari  sistem,  atau  juga  keduanya. Dalam sistem ini, aktor meliputi administrator dan pengguna.
 Use  case,  merupakan  fungsionalitas  atau perilaku  yang  disediakan  sistem,  termasuk interaksi  antara  aktor  dengan  sistem tersebut.  Dalam  sistem  ini,  use  case  yang berhubungan  dengan  aktor  administrator meliputi login, manage data training, proses mining,  pengukuran  hasil  mining,  manage data  testing,  proses  klasifikasi,  dan  proses rekomendasi.
Sedangkan  use  case  yang  berhubungan dengan aktor pengguna meliputi login, manage data  testing,  proses  klasifikasi,  dan  proses rekomendasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi Sistem
Pada tahap implementasi ini, data yang akan digunakan sudah dibersihkan dan ditranformasikan  dalam  bentuk  kategori, misalkan untuk data Indeks Prestasi (IP) sudah dikategorikan  menjadi  nilai  A,  B,  C,  dan  D dimana:
A : untuk kategori IP 3.50 – 4.00 B  : untuk kategori IP 2.75 – 3.49 C  : untuk kategori IP 2.00 – 2.74 D : untuk kategori IP yang kurang dari 2.00.
Data  ditransformasikan  menjadi  bentuk kategori  dengan  tujuan  untuk  menghindari adanya  missing  value  pada  data.  Dalam pengujian ini digunakan data sampel mahasiswa  angkatan  2005-2011  yang  sudah dinyatakan lulus dari perguruan tinggi. Jumlah data  yang  digunakan  adalah  100  data  dengan kelas  LTW  (Lulus  Tepat  Waktu)  dan  LTTW (Lulus  Tidak  Tepat  Waktu)  masing-masing berjumlah 33 dan 67.
Dalam  proses  pengujian,  akan  digunakan dua  jenis  data,  yaitu  data training dan  data testing .  Pada  algoritma  C4.5,  data training digunakan untuk membentuk pohon keputusan, dan  data testing digunakan  untuk  menguji aturan yang terbentuk pada decision tree .

## Klasifikasi dengan Algoritma C4.5
Uji  coba  mining  C4.5  betujuan  untuk mengetahui  unjuk  kerja  dari  algoritma  C4.5 dalam mengklasifikasikan data ke dalam kelas yang  telah  ditentukan.  Pada  pengujian  ini, diberikan  data training untuk  membentuk pohon keputusan dan rule. Langkah selanjutnya akan diberikan data testing untuk menguji rule atau  aturan  yang  sudah  terbentuk  dari  proses mining . Unjuk kerja diperoleh dengan memberikan nilai pada confusion matrix untuk menghitung nilai precision, recall, dan accuracy dari  hasil  pengujian.  Berikut  hasil  pengujian Menggunakan  data  latih  sebanyak  20  data sampel  2005  dengan  data  uji  sebanyak  20  set data.  Setelah  proses import data  training, berikut  hasil  perhitungan dari  20 data  training pada aplikasi:
Gambar 2 View Hasil Testing
Pada  percobaan  ini  diperoleh  pohon keputusan berikut:
Manage Data Training Pengukuran Hasil Mining Administrator Login Proses Mining Proses Klasifikasi Manage Data Testing Proses Rekomendasi Pengguna

## Gambar 3 Pohon Keputusan
Pada  percobaan  ini  juga  didapat  diagram pohon sebagai berikut:
IPS_1 IPS_4 LTTW LTTW A B C D ? LTW LTW LTW C B D A Jenis_ Kelamin LTTW LTW Laki-laki Perempuan Gambar 4 Diagram Pohon
Sehingga  aturan  yang  terbentuk  dari percobaan ini adalah sebagai berikut:
 jika ips_1 = B, maka : LTTW
 jika ips_1 = C, maka : LTTW
 jika ips_1 = A AND ips_4 = B, maka : LTW
 jika ips_1 = A AND ips_4 = C, maka : LTW
 jika ips_1 = A AND ips_4 = D, maka : LTW
 jika ips_1 = D AND jenis_kelamin = Laki- laki, maka : LTTW
 jika  ips_1  =  D  AND  jenis_kelamin  = Perempuan, maka : LTW
Perhitungan confusion matrix berikut:
Predicted class LTW LTTW Actual class LTW 5 5 LTTW 0 10
Precision: P = 5 / (5 + 0) x 100% = 100.00% Recall: R = 5 / (5 + 5) x 100% = 50.00% Accuracy: A = (5 + 10) / 20 x 100% = 75.00%

## Proses Rekomendasi
Setelah proses klasifikasi, selanjutnya akan diberikan saran atau rekomendasi untuk proses kelulusan.  Rekomendasi  ini  difokuskan  untuk data target yang diklasifikasikan ke dalam kelas “lulus  tidak  tepat  waktu”  karena  diharapkan dari  rekomendasi  yang  diberikan,  maka mahasiswa  dengan  data  target  tersebut  dalam lulus  dalam  waktu  yang  tepat  dengan  nilai optimal.
Dalam  proses  rekomendasi,  dibutuhkan analisis  terhadap  data  riwayat  akademik  dari mahasiswa yang bersangkutan. Berikut adalah beberapa  hal  yang  diolah  pada  proses rekomendasi oleh sistem:
 Informasi  total  sks  yang  sedang  ditempuh, total  sks  yang  sudah  ditempuh,  total  sks yang belum ditempuh, dan IPK sementara.
 Saran mengulang matakuliah atau mengikuti Semester Pendek (SP), jika dalam riwayat  akademik  ditemukan  matakuliah yang bernilai D atau E.
 Saran melaksanakan Praktik Kerja Lapangan  (PKL),  jika  jumlah  sks  yang ditempuh  sudah  lebih  dari  80  sks  dengan nilai ≥ C.
 Saran  seminar  proposal  tugas  akhir,  jika mahasiswa  tersebut  sudah  melaksanakan PKL dan nilainya  ≥ C.
 Saran  ujian  komprehensif,  jika  semua matakuliah  kecuali  tugas  akhir  sudah ditempuh semua dengan nilai ≥ C.
 Saran  ujian  tugas  akhir,  jika  semua matakuliah  kecuali  tugas  akhir  sudah ditempuh  semua  dengan  nilai  ≥  C  dan mahasiswa yang
bersangkutan
memprogram matakuliah Skripsi.
Gambar  5  dan  Gambar  6  adalah  tampilan dari proses rekomendasi:
1. Gambar  5  adalah  Hasil  klasifikasi  data target,  klasifikasi  ini  diperoleh  dari  proses memasukkan data target dalam form testing kemudian  gunakan  algoritma  C4.5  sebagai classifier-nya.

## Gambar 5 Hasil Klasifikasi Data Target
2. Gambar  6  adalah  Hasil  evaluasi  kinerja akademik mahasiswa, dalam form ini berisi prediksi kelulusan, informasi sks, dan saran untuk proses kelulusan. Informasi dan saran akan  muncul  jika  data  target  diklasifikasi “lulus  tidak  tepat  waktu”.  Tampilan informasi  dan  saran  dapat  dilihat  seperti pada Gambar 7.
Gambar 6 Hasil Evaluasi “Lulus Tepat Waktu”
Gambar 7 Hasil Evaluasi “Lulus Tidak Tepat Waktu”

## 5. KESIMPULAN
Hasil dari
pengujian
klasifikasi
menggunakan  algoritma  C4.5  menunjukkan nilai akurasi dalam kategori fair classification , hal  ini  disebabkan  karena  faktor  penentu kelulusan  mahasiswa  tepat  atau  tidak  tepat waktu  pada  kenyataannya memiliki  nilai  yang tidak konsisten. Dari hasil klasifikasi, jika kelas data  target  adalah  “lulus  tidak  tepat  waktu”, maka saran untuk proses perkuliahan berikutnya akan diberikan. Saran-saran tersebut diberikan dengan menganalisis riwayat akademik mahasiswa yang menjadi data target tersebut.

## 6. REFERENSI
[1] Arikunto,  S.  2006. Prosedur  Penelitian: Suatu Pendekatan Praktik Edisi Revisi VI . Jakarta: PT Rineka Cipta.
[2] Erdogan,  S.Z.  dan  M.  Timor.  2005.  “A Data  Mining  Application  In  A  Student Database” . Journal  Of  Aeronautics  And Space Technologies. Volume 2 Number 2: 53-57.
[3] Garcia,  E.P.I.  dan  P.M.  Mora.  2011. “Model Prediction of Academic Performance  for  First  Year  Students”. IEEE Computer Society . [4] Han,  J.  dan  M.  Kamber.  2006. Data Mining: Concepts and Techniques, Second  Edition .  San  Francisco:  Morgan Kaufmann Publishers. [5] Kabakchieva, D. 2012. “Student Performance  Prediction  by  Using  Data Mining Classification Algorithms”.
IJCSMR . Vol 1 Issue 4: 686-690.
[6] Kusrini dan E.M. Luthfi. 2009. Algoritma Data  Mining .  Yogyakarta:  Penerbit ANDI.
[7] Moertini,  V.S.  2007.  “Pengembangan Skalabilitas    Algoritma  Klasifikasi  C4.5 dengan  Pendekatan  Konsep  Operator
Relasi  (Studi  Kasus:  Pra-Pengolahan  dan Klasifikasi Citra Batik)”. http://home.unpar.ac.id/~moertini/Diserta siVeronicaSM.pdf. 30 Januari 2013.
[8] Shovon,  Md.H.I.  dan  M.  Haque.  2012. “Prediction of Student Academic Performance  by  an  Application  of  K- Means Clustering Algorithm”. IJARCSSE. Volume 2 Issue 7: 353-355.
[9] Ridwan, M., Suyono, Hadi dan Sarosa, M. 2013.  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Evaluasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa Menggunakan  Algoritma  NBC”.  Jurnal EECCIS Vol.7, No. 1.